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Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models II: One Training Example
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- On-policy distillation recovers most full-dataset gains training on just one query, though student models need hundreds of steps to converge.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers optimizing LLM training efficiency when data volume and computational budget are tight constraints.
- Vigilance
- Single-query training still requires hundreds of training steps for convergence, so data efficiency doesn't translate to faster overall training.
- language model
- rag
- distill
- token
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Budget-Guarded Autonomy
- Query Transformation Retrieval
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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